Sigma et Data Pipeline vous permettent d’analyser et d’exporter les mêmes données sous-jacentes que celles accessibles via l’API Stripe, mais via des interfaces différentes. Alors que l’API Stripe fournit un accès programmatique à vos données, Sigma offre une interface SQL qui permet d’effectuer des requêtes et analyses personnalisées, et Data Pipeline permet d’exporter des données en masse.
De plus, Sigma et Data Pipeline permettent d’accéder à certaines données qui ne sont pas disponibles via l’API Stripe, notamment les rapports.
Actualisation des données
Sigma et Data Pipeline vous permettent d’interroger la plupart de vos données sous 24 h.
Sigma met à votre disposition la plupart de vos données de transaction Stripe sous trois heures. Toutes les activités de l’API peuvent faire l’objet d’une requête environ trois heures après qu’elles se soient produites. Par exemple, les données datées de 0h00 UTC seront disponibles à 3h00 UTC le même jour.
Temps de chargement des données de requête
L’interface du Dashboard affiche la date et l’heure des dernières données de paiement. Vous pouvez utiliser data_load_time comme valeur dans vos requêtes pour représenter la date à laquelle les données ont été traitées en dernier lieu sur votre compte. Par exemple, si la mise à jour des tables des données de paiement a été effectuée pour la dernière fois le , alors data_load_time est interprété comme le 00:00:00 +0000. Parfois, Sigma peut rendre compte d’une activité plus récente que la date indiquée par data_load_time. Par exemple, un paiement autorisé juste avant minuit, mais capturé peu après, peut apparaître comme capturé.
La mise à disposition des données requiert un délai supplémentaire. Vous pouvez utiliser data_load_time comme valeur dans vos requêtes pour représenter la date à laquelle les données ont été traitées en dernier lieu sur votre compte. Utilisez cette valeur pour définir de façon dynamique une plage de dates dans vos requêtes planifiées.
Par exemple, examinez la requête planifiée suivante, qui renvoie la liste des opérations sur solde créées un mois avant la date indiquée par data_load_time.
select
id,
amount,fee,
currency
from balance_transactions -- this table is the canonical record of changes to your Stripe balancewhere
created < data_load_time and
created >= data_load_time - interval '1' month
orderby created desclimit10
La chronologie suivante illustre comment cela fonctionne en fonction de la disponibilité des données :
Date
Chronologie des résultats
data_load_time est interprété comme
La requête planifiée inclut les données de transaction au , fin de journée
Les résultats de la requête sont disponibles le à 14 h 00 UTC
Examinez à présent la requête planifiée suivante, qui renvoie la liste des charge_ids et des montants de facturation d’interchange associés à chaque débit du solde des frais créé un mois avant la date indiquée par data_load_time.
select
ic.charge_id,
ic.billing_currency,
ic.billing_amount,
ic.balance_transaction_id,
ic.balance_transaction_created_at
from icplus_fees as ic
join balance_transactions as bt
on ic.balance_transaction_id = bt.id
where bt.created >= data_load_time - interval '1' month
and bt.created < data_load_time
Si cette requête est quotidienne, la chronologie suivante illustre le moment où vous pourrez obtenir des résultats :
Date
Chronologie des résultats
data_load_time est interprété comme 00:00:00 +0000
La requête planifiée inclut les données de transaction au , fin de journée
Les résultats de la requête sont disponibles le à 02 h 00 UTC
Actualisation des jeux de données
Pour plus d’informations sur l’actualisation de jeux de données spécifiques, consultez le tableau suivant :
Jeu de données
Exemples de tables
Actualisation de Sigma
Actualisation de Data Pipeline
Tables des API principales (y compris les versions Connect)
Vous pouvez afficher le schéma complet, qui suit nos conventions d’API, sous forme de vue fractionnée qui affiche des détails sur les relations entre les tables. Elle affiche toutes les données que vous pouvez utiliser dans vos requêtes, organisées par catégorie. Chaque catégorie contient un ensemble de tables qui représentent les données disponibles. De nombreuses tables correspondent à des objets d’API spécifiques, chaque colonne représentant un attribut du rapport. Par exemple, la table charges contient des informations sur les objets Charge, qui s’affichent dans la section Paiements du Dashboard.
Vous pouvez sélectionner une table pour la développer et afficher ses colonnes disponibles, ainsi qu’une description du type de données qu’elle contient (par exemple, Boolean, Varchar et Foreign key). Placez le curseur sur n’importe quelle colonne pour afficher une description. Utilisez le champ de recherche en haut du schéma pour trouver des tables ou colonnes spécifiques. Lorsque vous rédigez des requêtes, reportez-vous à la documentation de l’API, où vous trouverez davantage de contexte et de valeurs.
